曼-惠特尼U检验(Mann-Whitney检验) How the Mann-Whitney test works Mann-Whitney检验又叫做秩和检验,是比较没有配对的两个独立样本的非参数检验.思想是这样的:假定要检验两组数据之间有没有差异.首先,不管分组把所有数据排序.按照数值大小给定一个值叫做秩.最小的值秩为1,最大的为N(假定两个样本总共有N个观察值).如果有相同的值,就得到相同的秩.相同的值的秩是他们的秩的平均值.如果两组的秩的和差距比较大,就会得出较小的p值,认为这两组间有显著差

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title: [概率论]6-1:大样本介绍(Large Random Samples Introduction) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Large Random Samples toc: true date: 2018-04-07 14:43:51 Abstract: 本文作为第六章的开篇主要介绍第六章我们要研究的内容 Keywords: Large Random Samples 开篇废话 身着简陋而举止优雅,身着华

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5 估计量和估计值是什么? 估计量不是估计出来的量,是用于估计的量. 估计量:用于估计总体参数的随机变量,一般为样本统计量.如样本均值.样本比例.样本方差等.例如:样本均值就是总体均值的一个估计量. 估计值就是估计出来的数值. 可以在点估计上使用样本方差估计总体方差吗? 可以,是无偏的. 置信度与置信水平的关系? 置信度是0.05,置信水平是0.95 来自非正态的小样本如何处理? 按照样本原生分布处理 两总体均值之差两种方差情况下的自由度? 使用t分布的动机是什么? 抽样分布正态,但是总体方差未

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聚合函数就是基于多行数据返回一行结果,下面就是Oracle提供的一些列聚合函数: AVG COLLECT CORR CORR_* COUNT COVAR_POP COVAR_SAMP CUME_DIST DENSE_RANK FIRST GROUP_ID GROUPING GROUPING_ID LAST LISTAGG MAX MEDIAN MIN PERCENT_RANK PERCENTILE_CONT PERCENTILE_DISC RANK REGR_(Linear Regression

前言 RFC2616发布以来,一直是互联网发展的基石.HTTP协议也成为了可以在任何领域使用的核心协议,基于这个协议人们设计和部署了越来越多的应用.HTTP的简单本质是其快速发展的关键,但随着越来越多的应用被部署到WEB上,HTTP的问题慢慢凸显出来.今天,用户和开发者都迫切需要通过THHP1.1达到一种几近实时的响应速度和协议性能,而要满足这个需求,只在原有协议上进行修补是不够的.为了应对这些挑战,HTTP必须继续发展.HTTP工作组已经在2012年宣布要设计和开发HTTP2.0.HTTP2.

版权声明:本文由史燕飞原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/82 来源:腾云阁https://www.qcloud.com/community RFC2616发布以来,一直是互联网发展的基石.HTTP协议也成为了可以在任何领域使用的核心协议,基于这个协议人们设计和部署了越来越多的应用.HTTP的简单本质是其快速发展的关键,但随着越来越多的应用被部署到WEB上,HTTP的问题慢慢凸显出来.今天,用户和开发者都迫切

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设

方差分析与两样本T检验. 1.首先可以看到方差分析(ANOVA)包含两样本T检验,把两样本T检验作为自己的特例.因为ANOVA可以比较多个总体的均值,当然包含两个总体作为特例.实际上,T的平方就是F统计量(m个自由度的T分布之平方恰为自由度为(1,m)的F 分布.因此,这时候二者检验效果完全相同.T 检验和 ANOVA 检验对于所要求的条件也相同: 1)各个组的样本数据内部要相互独立,2)各组皆要正态分布3)各总体的方差相等.上述这3个条件完全相同. 2.如果说要指出差别,则区别仅在下列一点上:

第三章 假设检验 区间估计与假设检验的基本区别? 上一章中讨论了置信区间的估计方法.它是利用样本数据,以抽样总体的分布为理论基础,用一定的概率保证来计算出原总体中未知参数的区间范围.特别值得注意的是:在作区间估计之前,我们对所要估计的参数是一无所知的. § 而在这一章中,我们所要做的工作是,先对要研究的参数作一个假设,然后去检验这个假设是否正确.因此假设检验对于所研究的参数总是先有一个假设的值. § 这也是这两种方法最基本的区别. 显著水平(significance level)或概率水平(pr

根据研究设计和资料的性质有单个样本t检验.配对样本t检验.两个独立样本t检验以及在方差不齐时的t'检验 单样本t检验 单样本t检验(one-sample t-test)又称单样本均数t检验,适用于样本均数$\overline{X}$与已知总体均数$\mu_{0}$的比较,其比较目的是检验样本均数所代表的总体均数µ是否与已知总体均数$\mu_{0}$有差别 已知总体均数$\mu_{0}$, 一般为标准值.理论值或经大量观察得到的较稳定的指标值 单样本t检验用于总体标准差σ未知的资料,其统计值t 其

柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(Колмогоров-Смирнов检验)基于累计分布函数,用以检验两个经验分布是否不同或一个经验分布与另一个理想分布是否不同. 在进行cumulative probability统计(如下图)的时候,你怎么知道组之间是否有显著性差异?有人首先想到单因素方差分析或双尾检验(2 tailed TEST).其实这些是不准确的,最好采用Kolmogorov-Smirnov test(柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验)来分析变量是否符合某种分布或比较两组之间有无显著性差异. Ko

自相关函数/自相关曲线ACF   AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的):          y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s                   除以伽马0,可求得ACF如下:                  由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳    0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0    -1<a1<0

SPSS中t检验全都集中在分析—比较均值菜单中.关于t检验再简单说一下,我们知道一个统计结果需要表达三部分内容,即集中性.变异性.显著性. 集中性的表现指标是均值变异的的表现指标是方差.标准差或标准误显著性的则是根据统计量判断是否达到显著性水平 由于t分布样本均值的抽样分布,那么基于t分布的t检验就是样本均值的检验,是对均值差异的显著性检验. t检验可以在以下三种分析中使用 1.样本均数与总体均数的差异性分析(单样本t检验) 2.配对设计样本均数或两非独立两样本均数差异性分析(配对t检验) 3.

连续型变量的推断性分析方法主要有t检验和方差分析两种,这两种方法可以解决一些实际的分析问题,下面我们分别来介绍一下这两种方法 一.t检验(Student's t test) t检验也称student t检验(Student's t test),由Gosset提出,主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料.我们在介绍连续变量分布时讲过t分布,t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著. 介绍t检验之前,先说一下Z检验,假设我们已知一个样本

Kolmogorov-Smirnov是比较一个频率分布f(x)与理论分布g(x)或者两个观测值分布的检验方法.其原假设H0:两个数据分布一致或者数据符合理论分布.D=max| f(x)- g(x)|,当实际观测值D>D(n,α)则拒绝H0,否则则接受H0假设. KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况,可以算是一种非参数检验方法.当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事,KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高.在样本量比较小的时候,KS检验最为非参数检验

http://blog.renren.com/share/223170925/14708690013 常用显著性检验 1.t检验 适用于计量资料.正态分布.方差具有齐性的两组间小样本比较.包括配对资料间.样本与均数间.两样本均数间比较三种,三者的计算公式不能混淆. 2.t'检验 应用条件与t检验大致相同,但t′检验用于两组间方差不齐时,t′检验的计算公式实际上是方差不齐时t检验的校正公式. 3.U检验 应用条件与t检验基本一致,只是当大样本时用U检验,而小样本时则用t检验,t检验可以代替U检验.